10月11-13日，2024年（第八届）中国水环境模型与智能决策研讨会在广东深圳圆满召开。
北京英特-锐思计算智能实验室（RCIL）高级研究科学家陈星在大会上做了题目为“流域截污健康水循环系统关键组件规模优化研究”的报告。
大会组委会征得报告人同意，在此分享报告PPT，欢迎品读。
陈星
北京英特-锐思计算智能实验室（RCIL）系统科学与算法研究中心负责人、高级研究科学家
研究方向覆盖分布式和半分布式水文模型、生态需水数值模拟、洪涝演进数值模拟、不确定性分析、基于风险的系统优化、流域污染负荷迁移转化计算模块研发、调蓄带-水库-泵站联动系统动态模拟、地表水-地下水耦合模型参数敏感性分析及大规模地表水-地下水耦合并行计算、大规模管网数据清洗和简化算法研发、河道/管网模型计算模块研发、边坡需水数值模拟、健康水循环系统智能规划与调度、人工智能技术等，是二维地表水-地下水耦合数值模拟模型（Inteliway-RESP）计算引擎、城市雨洪与排水管网系统模拟模型（Inteliway-SWMM）计算引擎、陆域水文水质与污染物迁移模拟模型（Inteliway-WS）计算引擎、三维地表水-地下水耦合数值模拟模型（Inteliway-SSIM）计算引擎、洪涝演进数值模拟模型（Inteliway-FAST）计算引擎等大型核心模型软件计算引擎的主要研发者。
内容简介
本报告探讨了健康水循环理论及其在流域治理中的应用，以高原湖泊普遍面临的旱季水资源短缺与雨季冲击性污染负荷问题为研究背景，聚焦流域截污目标下健康水循环关键组件的规模优化。具体而言，报告针对湖滨调蓄带等流域截污常见工程措施及其与上游水库联动的运行模式进行了系统分析。该模式通过初期雨水污染负荷截流、联动泵站转输截流水至上游水库以及水库供水满足周边农田灌溉需求，构建了以健康水循环为核心的综合治理框架。
研究从以下几个方面深入剖析了该系统在多种不确定性条件下的运行效能：（1）降雨条件的不确定性，（2）调蓄容积的可用性不确定性，（3）农田灌溉需水的不确定性，以及（4）调蓄带截流来水浓度阈值的不确定性。通过量化分析不同调蓄容积和转输泵站规模对截流量的影响，揭示了调蓄带和转输泵站规模与截污效益之间的强非线性关系。报告详细分析了这一强非线性关系背后的机制及其对规模优化决策的影响，并提出在经济效益与治理效益间实现最优平衡的策略。
在阐述规划阶段健康水循环关键组件规模优化的基础上，报告进一步指出，实现健康水循环的目标不仅需要在规划阶段针对区域特性与治理需求制定科学的优化方案，更需要在运行调度阶段引入动态优化调度机制，以实现智慧化与高效化管理，最终推动流域治理的可持续发展。
演讲内容
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